IA brasileira detecta infarto grave pelo ECG em segundos e salva

Inteligência Artificial

Nova tecnologia identifica rapidamente infartos graves e aponta artérias bloqueadas para salvar vidas.

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Pesquisadores da Universidade de Uppsala, na Suécia, e da Universidade de São Paulo (USP) desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial capaz de identificar, apenas com o eletrocardiograma de 12 derivações, o tipo mais letal de infarto e apontar com precisão qual artéria do coração está totalmente obstruída, em poucos segundos. Ainda experimental, o sistema já foi validado em pacientes brasileiros atendidos no Instituto do Coração (InCor-USP), em São Paulo.

O alvo da tecnologia é o infarto agudo do miocárdio causado por bloqueio completo das coronárias, situação em que cada minuto de atraso aumenta a área de músculo cardíaco perdida para sempre. A ideia é apoiar principalmente o atendimento em ambulâncias e emergências, onde decisões críticas, como aplicar ou não medicamentos trombolíticos com risco de AVC hemorrágico, precisam ser tomadas com rapidez e segurança.

Como a inteligência artificial detecta o tipo mais grave de infarto?

A nova IA analisa o traçado digital do eletrocardiograma de 12 derivações em busca de padrões elétricos sutis ligados à oclusão coronariana aguda, inclusive quando os sinais clássicos não aparecem de forma evidente.

“Nos casos de infarto agudo do miocárdio, as decisões precisam ser rápidas, pois cada minuto importa. Se a artéria estiver totalmente obstruída e não permitir levar o oxigênio, o músculo cardíaco morre e isso é irreversível. Por isso, o tempo é o grande definidor do prognóstico. A ferramenta de IA poderá dar mais agilidade ao processo”, afirma José Eduardo Krieger, diretor do Laboratório de Genética e Cardiologia Molecular do InCor-USP e um dos autores do estudo.

Para aprender a reconhecer o tipo mais grave de infarto, o modelo foi treinado com 540.372 exames de ECG de 225.884 pacientes atendidos em serviços de emergência na Suécia. Nessa base, havia 1.583 casos confirmados de infarto por oclusão coronariana aguda (OMI), 4.279 casos de infarto sem oclusão aguda (non-OMI) e mais de meio milhão de exames sem infarto, que serviram como controle.

Em todos os episódios de infarto, os traçados do ECG foram confrontados com o resultado da angiografia coronariana — o cateterismo — para rotular com precisão quem tinha ou não uma artéria do coração completamente entupida e em qual ponto do vaso estava o bloqueio. A IA, então, passou a associar combinações específicas de alterações elétricas à presença e à localização dessa oclusão.

De que forma a IA localiza a artéria bloqueada com alta precisão?

O sistema cruza o padrão elétrico detectado em cada uma das 12 derivações com mapas de irrigação do coração, o que permite inferir qual região do músculo está em sofrimento e, a partir daí, qual artéria provavelmente está obstruída e em que segmento.

Segundo os autores, trata-se do primeiro modelo de IA validado em população brasileira capaz não só de apontar se há ou não uma oclusão coronariana aguda, mas também de estimar seu local, usando exclusivamente o ECG de 12 derivações — exame rápido, de baixo custo e disponível em praticamente qualquer serviço de saúde.

Na etapa de validação no Brasil, a ferramenta foi testada em uma coorte independente de 401 pacientes atendidos no InCor. Desse grupo, 165 tinham infarto com oclusão coronariana aguda confirmada por cateterismo, e 236 não apresentavam esse tipo de bloqueio. A IA recebeu apenas os eletrocardiogramas; as respostas foram, depois, comparadas ao exame invasivo.

Os pesquisadores também desafiaram o modelo com bancos públicos de ECG de 12 derivações da Europa e com dados da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), para verificar se o desempenho se mantinha em contextos clínicos e populações diferentes.

Entenda o contexto

Diagnosticar rapidamente um infarto agudo do miocárdio e determinar qual artéria entupiu é uma das tarefas mais críticas em cardiologia. O eletrocardiograma é o exame inicial padrão, mas muitos casos graves não exibem o chamado “supra-ST”, o desvio típico no traçado que costuma acender o alerta para o bloqueio total de uma coronária.

“Há pacientes com 100% de oclusão cujo ECG não apresenta os padrões clássicos esperados. Nessas situações, o médico precisa integrar informações clínicas, como a presença de dor torácica, exames laboratoriais para dosagem de biomarcadores cardíacos, como a troponina, e exames de imagem complementares para confirmar o diagnóstico. O problema é que, em um infarto, cada minuto conta. A IA ajuda a revelar sinais sutis que podem não ser vistos no traçado”, explica Krieger.

Nesse cenário, a ferramenta de IA funciona como um filtro de alto desempenho para separar os casos que exigem cateterismo urgente dos que podem aguardar mais exames, especialmente em unidades de pronto-atendimento e ambulâncias, onde o tempo e os recursos são limitados.

Quais os benefícios da tecnologia de IA para o diagnóstico do infarto agudo do miocárdio?

O principal benefício está em ganhar minutos preciosos na identificação do infarto mais grave e na seleção dos pacientes que precisam ser levados rapidamente à hemodinâmica para desobstrução da artéria, seja por angioplastia, seja com trombolíticos.

“A IA funciona como um classificador de alta precisão que dá mais segurança para agir quando o benefício supera o risco”, afirma Krieger, ao destacar o impacto potencial principalmente no ambiente pré-hospitalar, em que a equipe se vê diante do dilema de administrar medicamentos potentes, com chance de complicações severas, sem todas as informações disponíveis no hospital.

Para Marco Antonio Gutierrez, diretor do Serviço de Informática e do Laboratório de Informática Biomédica do InCor e coautor do trabalho, os números de desempenho reforçam essa promessa. Em infartos em que o eletrocardiograma mostra o padrão clássico de “supra-ST”, a assertividade da IA chega a 96%. O avanço, porém, aparece justamente nos quadros mais traiçoeiros: mesmo quando essas alterações não estão evidentes no exame, a ferramenta acerta a presença de oclusão em 82% das avaliações.

Os autores ressaltam que a tecnologia foi concebida para apoiar, e não substituir, a tomada de decisão médica. A interpretação do quadro clínico, a escolha dos exames complementares e a definição da conduta terapêutica seguem sob responsabilidade da equipe assistencial.

Quais são os impactos dessa inovação no tratamento de pacientes com infarto?

Se incorporada à rotina, a ferramenta pode reorganizar fluxos de atendimento em emergências e serviços de cardiologia, priorizando para o cateterismo os pacientes que a IA classifica como de maior risco de oclusão aguda. Isso tende a reduzir atrasos na reperfusão do músculo cardíaco e, consequentemente, mortalidade e sequelas.

Em ambulâncias, o uso direto sobre o ECG colhido no atendimento domiciliar ou na rua pode antecipar decisões críticas, como ativar a sala de hemodinâmica antes mesmo da chegada do paciente ao hospital ou indicar o envio a um centro de maior complexidade. Ao mesmo tempo, o sistema pode evitar o uso desnecessário de trombolíticos em quem não tem a artéria totalmente fechada, reduzindo o risco de complicações, como o AVC hemorrágico.

Os pesquisadores lembram, porém, que a adoção em larga escala exigirá treinamento de médicos, enfermeiros e socorristas, além de integração com sistemas de registro eletrônico e protocolos clínicos já estabelecidos.

Quando essa tecnologia de IA estará disponível para uso clínico no Brasil?

Por enquanto, a ferramenta ainda está em fase experimental e de validação ampliada; ela não faz parte do arsenal de diagnóstico de rotina em hospitais brasileiros.

De acordo com Krieger, o próximo passo é testar o algoritmo em condições reais de atendimento no InCor, confrontando as respostas da IA com um volume maior de dados clínicos, exames de imagem e desfechos dos pacientes. Essa etapa deverá ajudar a esclarecer limites e pontos fortes da tecnologia em cenários variados, como pronto-socorro, enfermarias e unidades coronarianas.

A implementação como produto médico dependerá de aprovação regulatória específica, incluindo a Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa), além de possíveis avaliações de custo-efetividade pelos serviços de saúde. A expectativa dos pesquisadores é que, com os novos estudos em andamento, o caminho para a aplicação prática seja encurtado e estimule outros desenvolvimentos de inteligência artificial voltados ao diagnóstico rápido em cardiologia.